Аннотация:
В данной работе исследуется влияние информационной политики Банка России на индексы ММВБ и РТС в 2014–2015 гг. Для этого конструируется информационный индекс, учитывающий источник и содержание вербальных интервенций представителей Банка России в указанный период. Затем на дневных данных оцениваются GARCH-модели, позволяющие выявить влияние данного индекса как на средние значения, так и на волатильность фондовых показателей. В результате было показано, что в дни вербальных интервенций Банка России в среднем наблюдались более высокие доходности индекса ММВБ. При этом значимого воздействия вербальных интервенций на индекс РТС и волатильность индекса ММВБ обнаружено не было.
Кузнецова Ольга Сергеевна, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», научный сотрудник Лаборатории макроэкономического анализа, г. Москва; e-mail: okuznetsova@hse.ru
Ульянова Софья Романовна, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», стажер-исследователь Лаборатории макроэкономического анализа, г. Москва; e-mail: ulianova.sofia@gmail.com
1. Ананьев М. А., Митин Н. А. Сравнение линейных и нелинейных авторегрессионных моделей условной гетероскедастичности на примере доходности индекса РТС // Препринты Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН. — 2013. — № 19. — С. 19–24.
2. Кузнецова О. С., Мерзляков С. А. Коммуникационные каналы Банка России в контексте мирового опыта // Деньги и кредит. — 2015. — № 12. — С. 34–39.
3. Федорова Е. А., Афанасьев Д. О. Определение степени влияния цен нефти и золота на индекс ММВБ и ее структурных сдвигов с применением модели Markov-switching autoregressive model (MS-ARX) // Финансы и кредит. — 2013. — № 17. — С. 2–11.
4. Федорова Е. А., Бузлов Д. А. Прогнозирование фондового рынка Российской Федерации с помощью GARCHмоделирования // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2013. — № 16 (154). — С. 2–10.
5. Федорова Е. А., Панкратов К. А. Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок России // Проблемы прогнозирования. — 2010. — № 2. — С. 78–83.
6. Федорова Е. А., Панкратов К. А. Моделирование волатильности фондового рынка в период кризиса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2011. — № 37 (79). — С. 21–30.
7. Щерба А. В. Сравнение моделей оценок VaR на интервалах прогнозирования разной срочности для акций российского фондового рынка // Прикладная эконометрика. — 2011. — № 4 (24). — С. 58–70.
8. Юдаева К. В. О возможностях, целях и механизмах денежно-кредитной политики в текущей ситуации // Вопросы экономики. — 2014. — № 9. — С. 4–12.
9. Andersen T., Bollerslev T. Deutsche mark–dollar volatility: intraday activity patterns, macroeconomic announcements, and longer run dependencies // Journal of Finance. — 1998. — Vol. 53 (1). — Р. 219–265.
10. Andersen T., Bollerslev T. Intraday periodicity and volatility persistence in financial markets // Journal of Empirical Finance. — 1997. — Vol. 4 (2). — Р. 115–158.
11. Bauwens L., Omrane W., Giot P. News announcements, market activity and volatility in the euro-dollar foreign exchange market // Journal of International Money and Finance. — 2005. — Vol. 24 (7). — Р. 1108–1125.
12. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity // Journal of Econometrics. — 1986. — Vol. 31(3). — Р. 307–327.
13. Beine M., Bénassy-Quéré A., Lecourt C. Central bank intervention and foreign exchange rates: new evidence from FIGARCH estimations // Journal of International Money and Finance. — 2002. — Vol. 21 (1). — Р. 115–144.
14. Bekaert G., Wu G. Asymmetric volatility and risk in equity markets // Review of Financial Studies. — 2000. — Vol. 13 (1). — Р. 1–42.
15. Dreger C. et al. Between the hammer and the anvil: The impact of economic sanctions and oil prices on Russia’s ruble // Journal of Comparative Economics. — 2016. — Vol. 44 (2). — Р. 295–308.
16. Égert B., Kočenda E. The impact of macro news and central bank communication on emerging European forex markets // Economic Systems. — 2014. — Vol. 38 (1). — Р. 73–88.
17. Engle R., Ng V. Measuring and testing the impact of news on volatility // Journal of Finance. — 1993. — Vol. 48 (5). — Р. 1749–1778.
18. Engle R., Sokalska M. Forecasting intraday volatility in the US equity market: multiplicative component GARCH // Journal of Financial Econometrics. — 2012. — Vol. 10 (1). — Р. 54–83.
19. Goyal A., Arora S. The Indian exchange rate and Central Bank action: An EGARCH analysis // Journal of Asian Economics. — 2012. — Vol. 23 (1). — Р. 60–72.
20. Han Y. Intraday effects of macroeconomic shocks on the US dollar-euro exchange rates // Japan and the World Economy. — 2008. — Vol. 20 (4). — Р. 585–600.
21. Jansen D., De Haan J. Talking heads: the effects of ECB statements on the euro-dollar exchange rate // Journal of International Money and Finance. — 2005. — Vol. 24 (2). — Р. 343–361.
22. Kim S., Kortian T., Sheen J. Central bank intervention and exchange rate volatility: Australian evidence // Journal of International Financial Markets Institutions and Money. — 2000. — Vol. 10 (3). — Р. 381–405.
23. Zakoian J. Threshold heteroskedastic models // Journal of Economic Dynamics and Control. — 1994. — Vol. 18 (5). — Р. 931–955.